大家好，关于人工智能十大算法应用很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于人工智能在推荐算法上的应用的知识，希望对各位有所帮助！

一、什么是AI算法

1、人工智能（AI）是一门融合了计算机科学、统计学、脑神经科学和社会科学的前沿综合性学科。它的目标是希望计算机拥有像人一样的智力和能力，可以替代人类实现识别、认知、分类和决策等多种功能。

2、算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。

3、机器并不是像人一样具备活的智慧，像小孩子给他一只猫供他学习，他自己学会了，便会自己认出下一只猫。而机器是靠输入巨大数量的猫的图片，供机器处理，最后给机器一张猫的图片，机器会做出这样图片有多少概率是以前学习的“猫”。而算法就是机器在这个处理过程中遵循的策略机制。例如现在比较流行的卷积神经网络。也给您一张图，您可以直观感受一下。

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二、人工智能在推荐算法上的应用

在日常工作生活当中，人工智能也不是遥不可及，AI算法在各行各业中已经广泛使用，极大提高企业生产效率，减少人工成本和时间成本。

1、农业：农业中已经用到很多的AI算发，农作物病虫害检测算法，目前，极视角算法已经实现了苹果、马铃薯、花生等数十种农作物的上百种病虫害识别。该算法可帮助农作物种植人员监控作物病害状况，并快速、便捷、准确地确定病害类型，对症下药；也可以对不清楚的病害进行初步确定，大大减少了许多人工成本和时间成本。

2、城市：在日常管理过程中，需要花费大量人力去解决很多小问题，借助AI视觉算法，以道路管理、路面状况、环境安全等场景为核心，通过城市监控摄像头搭载餐饮占道经营识别、摩托车及自行车占道识别、机动车占道识别、积水识别、裸土识别、垃圾桶识别、垃圾堆放检测、河道漂浮物检测等算法，能精准识别经营占道、车辆占道等道路违规行为，识别路面积水、渣土堆积等路面问题，并全方位监测城市垃圾堆放、河道漂浮物等情况，实现高效一体化的城市精细化管理。

3.制造业：为推进传统钢铁行业智能化生产，让智能监控代替人工监控，极视角打造了智能生产管控系统，其中包含液位监测算法和爆管监测算法。液位监测算法，能自动识别蓄水池警戒刻度或浮标的位置，判断水池的液位情况，一旦出现过低或者过高情况便立即报警提醒，保障生产得以顺利运行；爆管监测算法则能自动识别并实时精准分析厂内液压管状况，对潜在安全风险进行自动预警，并提醒工作人员及时处理安全隐患。

4，交通：针对传统交通管理部门人工审核图片效率低下、工作量庞大等问题，极视角推出交通违法智能审核一体机。智能审核一体机能跟踪车道中的所有车辆，通过多张图片综合判断，识别车辆是否闯红灯，是否不按导向线行驶，是否超速，是否违反禁止标志等，它解决了传统人工审核图片效率低下、工作量庞大的问题，有效提升人工二次审核效率。

以上是我们对人工智能算法在各个行业应用的一些分享。

三、人工智能常用的算法有遗传算法决策树神经网络的对吗

1.人工智能常用的算法包括遗传算法、决策树和神经网络，但并不仅限于这三个算法。

还有其他常见的算法如支持向量机、K近邻算法等都被广泛应用于人工智能领域。

2.遗传算法是通过模拟自然选择和遗传机制来优化问题的解，决策树是一种基于树状结构的分类模型，神经网络是一种模拟人脑神经元网络的算法。

它们在不同的问题和场景下有各自的优缺点和适用性。

3.因此，虽然遗传算法、决策树和神经网络是人工智能中常用的算法，但并不能代表全部常用算法。

四、算法会被ai取代吗

1、算法是人工智能（AI）的核心组成部分，它们被用于解决各种问题和任务。因此，AI不会取代算法，而是在算法的基础上进一步发展和应用。

2、AI利用算法来处理和分析大量的数据，并从中提取模式、规律和洞察。通过机器学习、深度学习和其他AI技术，算法可以以更高效、准确和自动化的方式进行信息处理、决策和预测。

3、尽管AI在某些领域的发展已经取得了显著进展，但算法仍然是AI的基础。算法的设计和优化仍然是AI研究和开发的核心任务之一，目的是提高模型的性能、效率和智能性。

4、因此，可以说算法与AI是紧密相连的，它们相互促进和相互依赖。虽然AI可以通过自我学习和自我优化来改进算法，但算法的设计、调整和指导仍然需要人类的参与和专业知识，以确保AI系统的开发和部署是可靠、安全和有效的。

5、综上所述，尽管AI在推动算法的发展和应用方面发挥了重要作用，但人工智能不会直接取代算法，而是与其共同进步。

五、人工智能三大算法

根据一些feature进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

在源数据中随机选取数据，组成几个子集；

S矩阵是源数据，有1-N条数据，ABC是feature，最后一列C是类别；

MarkovChains由state和transitions组成；

例如，根据这一句话‘thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog’，要得到markovchain；

步骤，先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率；

这是一句话计算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如the后面可以连接的单词，及相应的概率；

生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级

好了，文章到此结束，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望可以帮助到大家。

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